Как работают алгоритмы машинного обучения в современных платежных сервисах?

Алгоритмы машинного обучения в современных платёжных сервисах работают следующим образом: они анализируют большие массивы данных, выявляют закономерности и используют эти данные для создания алгоритмов прогнозирования. www.mckinsey.com

Некоторые области, где используются алгоритмы машинного обучения в платёжных сервисах:

• Борьба с мошенничеством. www.mckinsey.com Например, платёжный инструмент PayPal Braintree Auth использует данные о транзакциях потребителей для авторизации больших объёмов транзакций и проверок практически в режиме реального времени. www.mckinsey.com
• Получение представления о клиентах. www.mckinsey.com Машинное обучение позволяет опираться на широкий спектр внутренних и внешних данных и более точно распределять клиентов и потенциальных клиентов по сегментам в соответствии с их профилями и вероятными потребностями. www.mckinsey.com
• Удержание клиентов. www.mckinsey.com Алгоритмы машинного обучения помогают идентифицировать клиентов, которых компания рискует потерять, и действовать быстро, чтобы удержать ценных клиентов. www.mckinsey.com
• Оптимизация платежей. habr.com Например, в Dropbox с помощью системы машинного обучения платёжная платформа собирает все относящиеся к клиенту сигналы и запрашивает модель, чтобы получить лучшее время выставления счёта. habr.com